教員名 : 井出 健二郎
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授業科目名
研究演習
(英語名)
研究演習
科目区分
ー
応用実践科目
対象学生
社会科学研究科
学年
2年
ナンバリングコード
KCMMS6MCA3
単位数
2単位
ナンバリングコードは授業科目を管理する部局、学科、教養専門の別を表します。詳細は右上の?から別途マニュアルをダウンロードしてご確認ください。
授業の形態
演習 (Seminar)
開講時期
2024年度後期
(Fall semester)
担当教員
井出 健二郎
所属
社会科学研究科
授業での使用言語
日本語
関連するSDGs目標
該当なし
オフィスアワー・場所
適宜、教員研究室とします(要予約)
連絡先
ユニバーサルパスポートのクラスプロファイルより問い合わせてください。
対応するディプロマ・ポリシー(DP)・教職課程の学修目標
二重丸は最も関連するDP番号を、丸は関連するDPを示します。
学部DP
ー
研究科DP
3◎
全学DP
ー
教職課程の学修目標
ー
講義目的・到達目標
医療・介護マネジメントコースの学生を対象に、専門文献研究で学んだことを基にして、各自の問題テーマに関して研究を行うことを目的とする。到達目標は、修士論文の完成である。
授業のサブタイトル・キーワード
論文作成 資料収集 仮説の検証
講義内容・授業計画
Ⅰ 講義内容
各自がテーマを設定し、以下の手順で研究に取り組む。 Ⅱ 授業計画 第1回から第2回 専門文献研究で育んできた問題テーマについて、修正等を加えながらその輪郭を明確にしていく。 第3から第4回 各自が取り上げた問題テーマについて、ディスカッションを重ねながら、その章構成を練り上げていく。 第5回から第10回 必要な資料データを収集し、必要な分析を行ったものを踏まえて各章の内容を発表してもらう。 第11回から第14回 これまでの議論を踏まえて、最終的に論文の完成を目指す。 第15回から第16回 論文審査に向けて、プレゼンテーション資料を作成する。また、論文審査における批判点をもとに、論文の一部手直しを図る。 生成AIについて 生成系AIの利用については教員の指示に従うこと。生成AIによる出力結果をそのまま課題レポート等として提出してはいけない。 生成系AIによる出力をそのまま提出したことが判明した場合には単位を認定しない。または認定を取り消すこともありうる。 教科書
特になし
参考文献
各自が措定したテーマについて、必要に応じて個別に指示する。
事前・事後学習(予習・復習)の内容・時間の目安
【予習】 適宜設定した課題を事前に読み込む(30h)
【復習】適宜設定した課題を確認する(30h) アクティブ・ラーニングの内容
学生とのディスカッション
成績評価の基準・方法
講義目的・講義目標の到達度に基づき、社会科学研究科規程に従い成績評価の上、単位を付与する。
成績評価の方法は、授業時の発表内容・質問内容・積極度(20%)、論文の完成度(60%)ならびにプレゼンテーションの内容(20%)等を総合的に判断して評価する。 課題・試験結果の開示方法
ゼミ内で解説する
履修上の注意・履修要件
当授業においては、「専門文献研究」や「専門演習」で培った論理的思考能力をもとに、自分の発表テーマについて、関連する文献検索・分析といった準備をきっちりと行った上で授業に臨み、また授業中に指摘された部分については、さらに徹底した調査研究を行うことを希望する。
授業は原則として対面方式で実施する。 実践的教育
該当しない
備考
英語版と日本語版との間に内容の相違が生じた場合は、日本語版を優先するものとします。
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